专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种告警方法、计算设备及存储介质-CN202211183373.8在审
  • 李宇涛 - 超聚变数字技术有限公司
  • 2022-09-27 - 2023-04-04 - G06F11/32
  • 本申请公开了一种告警方法、计算设备及存储介质,涉及通信领域。该方法包括:当PCIE设备发生异常时,该PCIE设备生成告警信息,并向设备管理单元发送告警信息。后续,设备管理单元可以通过输出设备输出该告警信息,以提示运维人员,PCIE设备发生异常,从而提高PCIE设备的运维效率。其中,该PCIE设备可以通过I3C协议接口向设备管理单元发送告警信息。该告警信息可以包括异常发生的原因、异常的严重程度、异常发生的位置和/或异常发生的时间等。
  • 一种告警方法计算设备存储介质
  • [发明专利]一种物联网设备在线运行状态实时监测系统和方法-CN202310725817.4在审
  • 李敏;贺莲 - 北京畅发科技有限公司
  • 2023-06-19 - 2023-08-22 - H04L67/1396
  • 本发明公开了一种物联网设备在线运行状态实时监测系统和方法包括实时状态监测单元、物联调控单元和异常状态监测单元,所述实时状态监测单元用于监测物联网连接范围内的所有物联设备的在线运行状态,所述物联调控单元是利用系统远程调控物联设备,所述异常状态监测单元用于监测运行状态中的异常状态并进行处理;所述异常状态处理单元包括异常状态监测模块、断开处理模块、异常代码识别模块、处理流程编辑模块、异常代码匹配模块和异常自动处理模块,所述异常状态监测模块用于监测实时运行过程中的设备异常状态,本发明公开的物联网设备在线运行状态实时监测系统和方法具有可实现系统对于异常的自动处理,有效提高系统监测的辅助意义的效果。
  • 一种联网设备在线运行状态实时监测系统方法
  • [发明专利]异常报文确定方法、装置及计算机可读存储介质-CN201810489000.0有效
  • 辛戌冰;李杰 - 新华三技术有限公司
  • 2018-05-21 - 2020-08-11 - H04L12/26
  • 本公开涉及一种异常报文确定方法及装置。该异常报文确定方法应用于网络设备,包括:若异常报文数发生变化,则根据变化后的异常报文数确定时长阈值,所述异常报文数表示异常报文的个数;接收报文,根据所述报文开始处理的时间和所述报文结束处理的时间,确定所述报文的处理时长;将处理时长大于所述时长阈值的报文确定为异常报文。本公开的异常报文确定方法及装置,能够根据异常报文数动态调整网络设备中用于确定异常报文的时长阈值,使得既能够确定网络中存在的对网络设备造成问题的异常报文,又能够保证网络设备的转发性能,从而提高网络设备的可维护性
  • 异常报文确定方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种存储设备异常IO处理方法、系统和装置-CN202211638498.5在审
  • 王林锋 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2022-12-19 - 2023-04-25 - G06F11/07
  • 本申请涉及一种存储设备异常IO处理方法、系统和装置,其中,该一种存储设备异常IO处理方法包括:为多个存储设备分别创建异常IO处理线程;下发IO数据至所述多个存储设备;当所述存储设备的状态为异常时,执行异常的存储设备所对应的异常IO处理线程对所述异常的存储设备进行处理。通过本申请,解决了现有技术中在处理存储设备超时IO时,其它位于同一个SCSI控制器下的正常IO存储设备也是阻塞的,影响正常存储设备的IO业务读写,引起正常存储设备的数据丢失的问题,实现了多个存储设备的并行处理,减少数据丢失的风险,大大提高设备数据存储安全和性能。
  • 一种存储设备异常io处理方法系统装置
  • [发明专利]硬件异常信息收集方法及装置-CN201711133018.9在审
  • 邱子峰 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2017-11-15 - 2018-04-03 - H04M1/24
  • 本公开是关于硬件异常信息收集方法及装置。该方法包括当检测到终端设备中的硬件发生异常时,获取硬件信息;硬件信息包括硬件的硬件异常信息,或者,硬件所在的终端设备的型号信息和硬件的异常信息,硬件异常信息包括硬件的厂商信息、硬件的类型、硬件的异常类型和硬件发生异常时间中的至少一种;将硬件异常信息发送给服务器。其中,可以通过主动检测终端设备的硬件发生异常,进而当终端设备中的硬件发生异常时,主动向服务器发送硬件异常信息,从而使得用户根据服务器向用户输出硬件异常信息,确定硬件的良品率,而无需用户上报硬件异常信息,
  • 硬件异常信息收集方法装置
  • [发明专利]异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310833651.8在审
  • 丘佩伦 - 联想(北京)有限公司
  • 2023-07-07 - 2023-09-19 - G06F9/4401
  • 本申请提出了一种异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质,在计算机设备的启动阶段,管理控制器可以获得记录计算机设备的系统引导处理器在启动阶段执行的系统启动过程的启动日志文件,在确定系统启动过程异常,将先依据特定关键词,对相应的启动日志文件进行异常检测,获得导致系统启动过程异常异常来源,再控制计算机设备重启,以在计算机设备重启阶段,由系统引导处理器输出上一次系统启动过程异常异常指示信息;该异常指示信息包括导致上一次系统启动过程异常异常来源,指引操作人员快速且准确解决异常来源,保证计算机设备正常启动。
  • 异常检测方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种预测中央空调异常的方法-CN201410077544.8有效
  • 施晓亚;李捷超;张林 - 施晓亚;李捷超;张林
  • 2014-03-04 - 2014-05-21 - F24F11/00
  • 本发明公开一种预测中央空调异常的方法,包括:S1、监测每个房间的制冷或制热是否异常,并用房间异常因子进行标记:如果异常,则房间异常因子标记为1,如果正常,则房间异常因子标记为0;S2、计算中央空调的冷量或热量传递管路上的各个设备设备异常因子F:F=r/R,其中r表示该设备控制的异常房间数,R表示该设备控制的总房间数;S3、将n≤F≤1的设备标记为异常节点,以进行人工检测排查,其中,n为预定值,且0<n≤1。通过本方法,维护人员仅需在发现设备中有异常节点时去检测,检测数量少,而且解决了因不能及时发现异常而浪费能源的问题。
  • 一种预测中央空调异常方法
  • [发明专利]一种异常线路判断方法及系统-CN202311141826.5在审
  • 代辉;刘坤路;刘永强 - 成都汉度科技有限公司
  • 2023-09-06 - 2023-10-13 - G01R31/08
  • 本申请提供的一种异常线路判断方法及系统,由于线路异常指示对应的设备线路异常信息多种多样,不同的设备线路异常信息对状态识别的影响程度不同,为了提高线程的精确性,在生成线程的配置范例时,先基于每个异常方向对应的记录罗列区分情况描述信息对设备线路异常信息进行挑选,从若干个异常方向中确定比较重要的目标异常方向,进而基于线路异常指示中目标异常方向对应的目标设备线路异常信息搭建配置范例,这样的配置范例在线程配置时可以提高线程的精确性,规避了线程存在的缺陷,从而保障了线路异常描述信息的可靠性和置信度
  • 一种异常线路判断方法系统
  • [发明专利]充电异常管理方法及相关装置-CN202310763215.8在审
  • 宁红扬;袁振;李士亮 - 荣耀终端有限公司
  • 2023-06-27 - 2023-07-28 - G06F11/07
  • 本申请实施例提供一种充电异常管理方法及相关装置,该方法包括:当电子设备异常停止充电时,记录电子设备的充电接口的引脚的掉电顺序;向云端上传异常停止充电相关数据;其中,异常停止充电相关数据包括:充电接口的引脚的掉电顺序,和/或,电子设备异常停止充电的原因,其中,电子设备异常停止充电的原因与充电接口的引脚的掉电顺序具有预设的对应关系。这样,电子设备的维修人员或者研究人员可以将充电接口的引脚的掉电顺序以及电子设备异常停止充电的原因等数据作为参考数据,更迅速、准确的定位电子设备异常停充的原因。
  • 充电异常管理方法相关装置
  • [发明专利]一种基于多维间序列的工控异常检测方法-CN202110964073.2在审
  • 季振洲;李冲;贾东升;和树繁;孔胜嵩 - 哈尔滨工业大学(威海)
  • 2021-08-21 - 2021-12-21 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种基于多维时间序列的工控异常检测方法和系统,该方法采用全连接网络提取一些设备之间的关联特征,然后利用长短期神经网络学习工控设备的正常工作模式,得到工控设备异常检测模型。该系统包括模型训练模块、数据收集模块、模型检测模块和异常输出模块。模型训练模块从工控设备正常工作状态的历史数据库中读取数据,训练得到工控异常检测模型。数据收集模块实时接收工控设备的数据,传递给检测模块。模型检测模块预测接的数据,当它和实时收到的数据差距过大时,则认为系统异常异常检测模块分析预测数据和实时接受到的异常数据在各个特征维度的差距,定位发生异常设备,方便管理员分析设备的发生异常的原因。
  • 一种基于多维序列异常检测方法

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